25/09/11ವೈರ್‌ಲೆಸ್ ಸಂವಹನದಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಛಾಯಾಗ್ರಹಣದವರೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ - ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ (SNR) ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೂಲಭೂತ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ನೀವು ದೂರದರ್ಶಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ವೈರ್‌ಲೆಸ್ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಿರಲಿ, ಅನಗತ್ಯ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದದಿಂದ ಎಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು SNR ನಿಮಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ SNR ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಳವಲ್ಲ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್, ರೀಡ್ ಶಬ್ದ ಅಥವಾ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಬಿನ್ನಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮಗೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಮೂಲ ಸೂತ್ರಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು, ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು SNR ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೂಲಕ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ (SNR) ಎಂದರೇನು?
ಅದರ ಮೂಲದಲ್ಲಿ, ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತವು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
● ಸಂಕೇತ = ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿ (ಉದಾ. ಕರೆಯಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ, ದೂರದರ್ಶಕದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ನಕ್ಷತ್ರ).
● ಶಬ್ದ = ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಡುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ, ಅನಗತ್ಯ ಏರಿಳಿತಗಳು (ಉದಾ, ಸ್ಥಿರ, ಸಂವೇದಕ ಶಬ್ದ, ವಿದ್ಯುತ್ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ).
ಗಣಿತದ ಪ್ರಕಾರ, SNR ಅನ್ನು ಹೀಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ:
ಈ ಅನುಪಾತಗಳು ಹಲವು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, SNR ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೆಸಿಬಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (dB) ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:
● ಹೆಚ್ಚಿನ SNR (ಉದಾ, 40 dB): ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
● ಕಡಿಮೆ SNR (ಉದಾ. 5 dB): ಶಬ್ದವು ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
SNR ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು
ಶಬ್ದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತದ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ರೂಪಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುವುದು: ಒಂದು ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸುವ.
ಗಮನಿಸಿ: ಸ್ವತಂತ್ರ ಶಬ್ದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ವಾಡ್ರೇಚರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಶಬ್ದದ ಮೂಲವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತದ ವರ್ಗಮೂಲವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ
ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್ ಶಬ್ದವು ಸೇರ್ಪಡೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಬಳಸಬೇಕಾದ ಸಮೀಕರಣವು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ:
ಪದಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಇಲ್ಲಿದೆ:
ಸಿಗ್ನಲ್ (e-): ಇದು ದ್ಯುತಿವಿದ್ಯುಜ್ಜನಕಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದ್ದು, ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಕಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಒಟ್ಟು ಸಿಗ್ನಲ್ (e-) ಆಸಕ್ತಿಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಫೋಟೊಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಎಣಿಕೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ - ಬೂದು ಮಟ್ಟಗಳ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಸಮೀಕರಣದ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಸಿಗ್ನಲ್ (e-) ನ ಎರಡನೇ ನಿದರ್ಶನವು ಫೋಟಾನ್‌ಶಾಟ್ ಶಬ್ದವಾಗಿದೆ.
ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್ (DC):ಆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ನ ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್ ಮೌಲ್ಯ.
t: ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನ್ಯತೆ ಸಮಯ
σr:ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಶಬ್ದವನ್ನು ಓದಿ.
ನಗಣ್ಯ ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್‌ಗೆ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ (< 1 ಸೆಕೆಂಡ್) ಎಕ್ಸ್‌ಪೋಸರ್ ಸಮಯಗಳು, ಜೊತೆಗೆ ತಂಪಾಗಿಸಿದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್ ಶಬ್ದವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಶಬ್ದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪದಗಳು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಮೇಲೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದಂತೆ, ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ ಕಳೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ.
ಈ ಸೂತ್ರಗಳ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಪದಗಳು
ವಿರುದ್ಧ ಸೂತ್ರಗಳು CCD ಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತುCMOS ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು. EMCCD ಮತ್ತು ತೀವ್ರಗೊಂಡ ಸಾಧನಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಶಬ್ದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇವುಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಕೊಡುಗೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ.
SNR ಸಮೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುವ (ಅಥವಾ ಬಳಸುವ) ಮತ್ತೊಂದು ಶಬ್ದ ಪದವೆಂದರೆ ಫೋಟೋ-ರೆಸ್ಪಾನ್ಸ್ ನಾನ್-ಯೂನಿಫಾರ್ಮಿಟಿ (PRNU), ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ 'ಫಿಕ್ಸೆಡ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ನಾಯ್ಸ್' (FPN) ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸೆನ್ಸರ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಗಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಬಹುದು, SNR ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆರಂಭಿಕ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಅದರ ಸೇರ್ಪಡೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಷ್ಟು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ PRNU ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳುಫೋಟಾನ್ ಶಾಟ್ ಶಬ್ದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ PRNU ಅನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆನ್-ಬೋರ್ಡ್ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ ನಂತರ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈಗ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ SNR ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, PRNU ಕೆಲವು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣತೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮುಂದುವರಿದ SNR ಸಮೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ CCD/CMOS ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಆದರೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯವಾಗುವಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಬಾರದು.
SNR ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಲ್ಲಿ ಶಬ್ದದ ವಿಧಗಳು
SNR ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಶಬ್ದ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಬಹು ಸ್ವತಂತ್ರ ಶಬ್ದ ಮೂಲಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಶಾಟ್ ಶಬ್ದ
● ಮೂಲ: ಫೋಟಾನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಆಗಮನ.
● ಸಿಗ್ನಲ್‌ನ ವರ್ಗಮೂಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾಪಕಗಳು.
● ಫೋಟಾನ್-ಸೀಮಿತ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ (ಖಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರ, ಪ್ರತಿದೀಪಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕ) ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ.
ಉಷ್ಣ ಶಬ್ದ
● ಇದನ್ನು ಜಾನ್ಸನ್-ನೈಕ್ವಿಸ್ಟ್ ಶಬ್ದ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಪ್ರತಿರೋಧಕಗಳಲ್ಲಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಚಲನೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
● ತಾಪಮಾನ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
● ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ವೈರ್‌ಲೆಸ್ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ.
ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್ ಶಬ್ದ
● ಸಂವೇದಕಗಳೊಳಗಿನ ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.
● ದೀರ್ಘ ಮಾನ್ಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಬೆಚ್ಚಗಿನ ಪತ್ತೆಕಾರಕಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಾರ್ಹ.
● ಸೆನ್ಸರ್ ಅನ್ನು ತಂಪಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಶಬ್ದ ಓದಿ
● ಆಂಪ್ಲಿಫೈಯರ್‌ಗಳಿಂದ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಅನಲಾಗ್-ಟು-ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿವರ್ತನೆ.
● ಪ್ರತಿ ರೀಡ್‌ಔಟ್‌ಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ, ಕಡಿಮೆ-ಸಿಗ್ನಲ್ ಆಡಳಿತಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪರಿಮಾಣೀಕರಣ ಶಬ್ದ
● ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ (ವಿಭಿನ್ನ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗೊಳಿಸುವುದು).
● ಕಡಿಮೆ-ಬಿಟ್-ಆಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ (ಉದಾ, 8-ಬಿಟ್ ಆಡಿಯೋ) ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪರಿಸರ/ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಶಬ್ದ
● EMI, ಕ್ರಾಸ್‌ಟಾಕ್, ವಿದ್ಯುತ್ ಸರಬರಾಜು ಏರಿಳಿತ.
● ಶೀಲ್ಡ್/ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಕಳಪೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ಸೂತ್ರ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
SNR ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಹಲವು 'ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್' ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಇವು ವಿರುದ್ಧ ಸಮೀಕರಣಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಓದುವ ಶಬ್ದದಂತಹ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಚಿತ್ರದಿಂದಲೇ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪಡೆಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಎರಡೂ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಈ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಪ್ಪಾಗಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಓರೆಯಾದ ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕವಲ್ಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿರುದ್ಧ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು) ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಬಲವಾಗಿ ಸಲಹೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:
1、 ಬೂದು ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ತೀವ್ರತೆ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸಂವೇದನೆ, ಸಿಗ್ನಲ್ ಶಕ್ತಿ ಅಥವಾ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಹಿನ್ನೆಲೆ ತೀವ್ರತೆಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಆಫ್‌ಸೆಟ್‌ನ ಪ್ರಭಾವವು ನಿರಂಕುಶವಾಗಿ ಹಿನ್ನೆಲೆ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಲಾಭವು ನಿರಂಕುಶವಾಗಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್ ಅಥವಾ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಶಬ್ದದ ಯಾವುದೇ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ ಈ ವಿಧಾನವು ಆಳವಾಗಿ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆ.
2、ಹಿನ್ನೆಲೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಪ್ರದೇಶದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದಿಂದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಶಿಖರಗಳನ್ನು ಭಾಗಿಸುವುದು. ಅಥವಾ, ಲೈನ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಬಹಿರಂಗಗೊಂಡ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು. ವಿಭಜನೆಯ ಮೊದಲು ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಳೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿದರೆ, ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಬೆಳಕಿನ ಉಪಸ್ಥಿತಿ. ಯಾವುದೇ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಬೆಳಕು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪ್ರಾಬಲ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಶಾಟ್ ಶಬ್ದದಂತಹ ಆಸಕ್ತಿಯ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಶಬ್ದವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
3, ಆಸಕ್ತಿಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸರಾಸರಿ ಸಿಗ್ನಲ್ vs ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ: ನೆರೆಯ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸತತ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪೀಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಎಷ್ಟು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಗಮನಿಸುವುದು ಇತರ ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಸರಿಯಾಗಿರಲು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ, ಆದರೆ ಶಬ್ದದಿಂದ ಪಡೆಯದ ಸಿಗ್ನಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯಂತಹ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುವ ಇತರ ಪ್ರಭಾವಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅಸಂಭವವಾಗಿದೆ. ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಎಣಿಕೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಈ ವಿಧಾನವು ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು. ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಮೌಲ್ಯದ ವ್ಯವಕಲನವನ್ನು ಸಹ ಮರೆಯಬಾರದು.
4, ಫೋಟೊಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್‌ಗಳ ತೀವ್ರತೆಯ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸದೆ ಅಥವಾ ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕದೆಯೇ SNR ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು: ಫೋಟಾನ್ ಶಾಟ್ ಶಬ್ದವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಶಬ್ದ ಮೂಲವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಲಾಭದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದರಿಂದ, SNR ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಫೋಟೊಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
5, ಕಣ್ಣಿನಿಂದ SNR ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು: ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಣ್ಣಿನಿಂದ SNR ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಹೋಲಿಸುವುದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಪಾಯಗಳೂ ಇವೆ. ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ SNR ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸಹ ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಬಹುದು: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾನಿಟರ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಜೂಮ್ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು ಶಬ್ದದ ದೃಶ್ಯ ನೋಟವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಬೆಳಕಿನ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು SNR ಅನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದು.
SNR ನ ಅನ್ವಯಗಳು
SNR ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ:
● ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್: ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
● ವೈರ್‌ಲೆಸ್ ಸಂವಹನ: SNR ನೇರವಾಗಿ ಬಿಟ್ ದೋಷ ದರಗಳು (BER) ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಥ್ರೋಪುಟ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.
● ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಚಿತ್ರಣ: ಖಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಹಿನ್ನೆಲೆ ಆಕಾಶದ ಹೊಳಪಿನ ವಿರುದ್ಧ ಮಸುಕಾದ ನಕ್ಷತ್ರಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಹೆಚ್ಚಿನ SNR ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
● ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉಪಕರಣಗಳು: ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಶಾರೀರಿಕ ಶಬ್ದದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಇಸಿಜಿ, ಎಂಆರ್‌ಐ ಮತ್ತು ಸಿಟಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಸ್‌ಎನ್‌ಆರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ.
● ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಛಾಯಾಗ್ರಹಣ: ಗ್ರಾಹಕ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ CMOS ಸಂವೇದಕಗಳು ಎರಡೂ ಕಡಿಮೆ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಲು SNR ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
SNR ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು
SNR ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಳತೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ತಂತ್ರಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ:
ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವಿಧಾನಗಳು
● ಕಡಿಮೆ ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
● EMI ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಶೀಲ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಬಳಸಿ.
● ಉಷ್ಣ ಶಬ್ದವನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸಲು ಕೂಲ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು.
ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವಿಧಾನಗಳು
● ಅನಗತ್ಯ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಡಿಜಿಟಲ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ.
● ಬಹು ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಬಳಸಿ.
● ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಆಡಿಯೋ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಶಬ್ದ ಕಡಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಬಿನ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು SNR ಮೇಲೆ ಅದರ ಪರಿಣಾಮ
ಬಿನ್ ಮಾಡಿದ ಮತ್ತು ಬಿನ್ ಮಾಡದ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳ ಶಬ್ದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತದ ಮೇಲೆ ಬಿನ್ನಿಂಗ್ ಪರಿಣಾಮವು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
CCD ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಪಕ್ಕದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಚಾರ್ಜ್ ಅನ್ನು 'ಆನ್-ಚಿಪ್' ನಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ನಿಂದ ಡಾರ್ಕ್ ಕರೆಂಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ರೀಡ್‌ಔಟ್ ಶಬ್ದವು ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ CMOS ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಆಫ್-ಚಿಪ್ ಬಿನ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ಓದುವ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು ನಂತರ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂಕಲನಗಳಿಗೆ ಓದುವ ಶಬ್ದವು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಗಮೂಲದಿಂದ ಗುಣಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ 2x2 ಬಿನ್ನಿಂಗ್‌ಗೆ 2 ರ ಅಂಶದಿಂದ.
ಸಂವೇದಕಗಳ ಶಬ್ದ ನಡವಳಿಕೆಯು ಜಟಿಲವಾಗಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಬಿನ್ಡ್ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಆಫ್‌ಸೆಟ್, ಗೇನ್ ಮತ್ತು ರೀಡ್ ಶಬ್ದವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ ಸಮೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತ (SNR) ವಿಜ್ಞಾನ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಫೋನ್ ಕರೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ದೂರದ ಗೆಲಕ್ಸಿಗಳ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ, SNR ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. SNR ಅನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ - ಇದು ಊಹೆಗಳು, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಬಗ್ಗೆ. ಈ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಗದ್ದಲದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವಿರಾ? ಸಂಬಂಧಿತ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ನೋಡಿ:
ಟಕ್ಸೆನ್ ಫೋಟೊನಿಕ್ಸ್ ಕಂ., ಲಿಮಿಟೆಡ್. ಎಲ್ಲ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವಾಗ, ದಯವಿಟ್ಟು ಮೂಲವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು:www.ಟಕ್ಸೆನ್.ಕಾಮ್
